职位职责： 团队介绍：我们是「豆包视频生成模型-PixelDance」团队，我们专注于开发视频生成模型，解决视频生成的关键问题，包括但不限于高动态性视频生成、内容一致性保障。构建行业领先的视频基础模型，引领技术的未来潮流。视频生成工程团队的工作涉及到模型生产的全周期流程，在这里，你有机会参与到模型的数据生产、训练加速、推理加速、服务部署的每个环节。同时你将接触到最先进的视频生成技术、海量的数据、大规模的集群，我们期待你能够和我们的模型一同Scale UP。 1、视频处理端到端性能优化：负责视频数据处理的性能提升，包括但不限于视频编解码优化、蒸馏、量化、Kernel优化；对异构资源进行合理分配和优化，充分利用各类硬件资源提升视频数据处理能力，提高资源利用率以应对海量视频数据的挑战； 2、数据层处理平台化建设：参与视频数据处理平台的设计与建设，制定平台的技术架构和发展规划；持续优化平台功能，确保平台的稳定性、可靠性和可扩展性，满足不断增长的业务需求； 3、视频数据生产管理：统筹视频数据的采集、整理、存储等生产环节，建立高效的数据生产流程；确保视频数据的质量和准确性，对数据进行严格的审核和校验； 4、算法优化与创新：不断探索和研究新的视频数据处理算法和技术，对现有算法进行优化和改进；结合人工智能、机器学习等先进技术，提升视频数据的分析和处理能力，为业务提供更有价值的洞察。 职位要求： 1、计算机及相关专业，本科及以上学历，良好的沟通和团队协作能力； 2、精通Python或Golang等至少一种编程语言； 3、熟练使用GPU或NPU高性能编程技术为模型训练或推理加速，例如：CUDA、CUDNN、CUTLASS、Triton等； 4、熟练使用开源推理加速工具为模型加速，例如：TensorRT-LLM、vLLM、TVM、torch.compile等，并深入理解背后原理； 5、具备以下一个或多个能力者优先： 1）具有数据处理相关经验，熟悉图像或视频数据处理方法，了解CV、VLM和Diffusion Model相关算法； 2） 熟悉大数据分布式处理框架Spark、Flink、Hadoop、Ray者优先； 3）熟练使用DALI、OpenCV、FFmpeg等图像处理工具。

工作职责: 1、负责直播业务营收方向的分析，撰写提供深入的分析报告； 2、通过对直播业务营收产品功能&营收活动相关业务的深入了解，参与相关方向的策略置定，并对效果进行深入分析给出优化方向 3、梳理业务数据链路和指标框架，为业务的运营决策 提供数据支持，推动部门内数据体系的发展和完善； 4、通过数据报告、产品、模型等多种输出手段沉淀分析思路与框架，提炼数据产品需求，推动数据产品的落地； 5、能够将业务数据模型化，通过数学模型，预估模型，挖掘算法等提供深入的数据支持能力； 工作要求: 1、应用数学、统计学等数理背景本科及以上学历。具有实践经验有三年以上互联网行业数据处理、有直播分析经验优先； 2、具有较强的业务sense。主动驱动业务改进； 3、熟悉数据治理相关内容，有指标体系0到1搭建经验者优先； 4、熟悉hsql，python，excel工具，熟悉常用的数据分析算法模型； 5、抗压能力强，积极主动。

职位职责： 1、参与数据中台的汇聚和采集ETL详细设计和开发工作； 2、负责数据平台相关数据管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地； 3、负责数据分析需求的模型开发和实现； 4、负责来自业务团队数据方面的研发需求。 职位要求： 1、5年以上大数据开发经验，精通SQL语言，具备存储过程开发能力，能熟练进行SQL查询优化； 2、熟悉Hive数据仓库设计，了解数据仓库模型及思想、维度建模思想，了解数据仓库、CDP者优先； 3、熟悉Hadoop、Spark、Flink、Sqoop、DataX、Hive、Flume、Kafka等相关技术； 4、熟练Scala、Python、Java中至少一种语言； 5、具有良好服务意识，抗压力和沟通能力强，有过ToB行业服务经验优先。

岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动归因、因果推断等 2、熟悉推荐/搜索业务链路，能够构建链路中的数据体系 3. 参与推荐/搜索的策略分析，探索增长点赋能业务增长 3、了解埋点，业务日常数据需求支持，数据提取、报表配置等 岗位要求： 1、3-5年，本科及以上学历，有数学、统计相关专业或数据分析经验优先； 2、熟悉常见的数据分析方法，SQL能力较强； 3、熟悉tableau配置； 4、较强的学习能力、沟通表达能力、理解能力及洞察能力； 5、熟悉AB tesing基本原理和方

岗位职责： 1. 针对海量数据开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈评分、信用评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型； 2. 跟进实施以量化分析为基础的咨询项目，项目业务围绕信贷、财富等金融业务领域，实施内容包括不局限于流程设计、业务框架设计、特征设计、模型开发、策略制定、实施部署等； 3. 熟悉公司所提供的解决方案，配合商务对机构进行方案介绍与答疑；通过量化分析工具为合作机构提供决策分析报告，配合商务有效推动机构合作与落地应用； 4. 对海量内部底层数据进行清洗和深度挖掘，探索有效稳定的维度/变量/模型/标签以形成标准化的产品； 岗位要求： 1. 本科及以上学历，211/985院校毕业优先，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2. 3年及以上互联网/信贷/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关工作经验； 3. 熟练运用Python/R进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 4. 了解LR/RF/XGB/LGBM等机器学习算法的原理及其应用； 5. 对金融产品/客户全生命周期运营/风险管理有深刻理解者优先； 6. 表达清晰，逻辑严谨，对数据敏感，敢于创新，善于发现、探索并解决问题； 7. 具备较强独立思考能力、学习能力、自我驱动力、责任心及抗压能力；

工作职责: 1、对接企业管理、运营侧的用户数据需求，对数据需求进行分析归纳，输出需求文档 2、基于业务需求，配合业务完成业务流程及业务指标梳理，参与KPI指标设计，撰写需求文档PRD，协助数据团队完成相关数据报表、数据服务及BI看板的设计与开发； 3、有良好的用户需求分析把握能力，能够独立完成需求调研，捕获用户需求痛点，扩展需求，挖掘潜在需求 任职资格: 1、至少3年以上需求分析或产品设计经验 2、了解保险行业业务，具有保险行业数据中台、数据仓库、数据平台、数据应用、数据治理项目经验者优先 3、具备较强的需求分析、产品设计能力、文档撰写能力 4、有数据分析经验，数据敏感性高，熟悉SQL语言、有数据类项目经验优先； 5、候选人需具备较强的逻辑、沟通与组织能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验优先

工作职责: 1、负责保险数据中台整体架构设计与优化，负责主导数据中台/数据仓库/数据集市的模型架构设计； 2、构建数据治理体系，包括制定数据标准管理规范，元数据管理，主数据、数据质量监控等数据管理工作； 3、负责团队内数据建模方法体系的构建和理论指导、能够带领团队提高技术水平，培养团队人才； 4、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，带领团队完成数据仓库/数据集市/数据应用等的设计与数据建模，与业务，BI团队紧密合作。 任职资格: 1、**本科及以上学历，5年以上数据中台/数据仓库/数据平台相关经验，具备乙方或者大型实体企业内部的数据建模项目经验； 2、具备数据仓库和数据建模能力，熟悉建模理论与方法、维度建模、不同行业的模型主题域，能够按照需求正确划分主题，产出概念模型，业务模型，逻辑模型等； 3、具有数据仓库建模经验，熟悉IBM和teradata的FS-LDM的建模方法，并有金融企业数据中台/数据仓库建模实际落地经验； 4、个人具有良好的数据分析、逻辑推理能力，良好的学习能力与团队精神，工作热情努力、积极主动、高效负责； 5、熟悉大数据开发技术，包括Hadoop,Hive,Spark,Flink,Kafka等大数据框架原理及应用，对常见数仓技术体系：Kylin,Doris,Clickhouse,Hive,Spark,Flink,Kafka等，有一定实际研发经验。 6、具有良好的沟通能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验。 加分项： 1、熟悉数据仓库总线矩阵设计和数据仓库项目的实施流程； 2、熟悉保险行业相关业务，具备项目协调/团队管理的经验； 3、有阿里大数据生态Maxcompute、dataworks项目经验；

工作职责: 1.结合业务，梳理业务逻辑、疏通底层表结构及数据流转关系，搭建中间表； 2.建立全面业务风险监控体系，开发并维护自动化报表，跟踪核心指标变化，监控数据异常并通过数据分析定位问题，提出解决方案。 3.定期展开专题分析，包括但不限于客户画像、额度分析、营销流程和效果分析等，输出分析报告，提出合理的方案建议，辅助决策。 4.外部服务效果评测及对外数据支持（如机构尽职调查数据支持、监管报送等）。 任职资格: 1.统计、金融数学类及其他理工科背景专业，本科及以上学历，研究生优先； 2.3年及以上数据分析经验，熟悉SQL/python/SAS，熟悉tableau等数据可视化工具，有信贷风险数据分析经验者优先。 3.思维敏捷，自驱力强。

工作职责 1. 基于业务需求，定义员工核心属性和画像标签，通过各类数据实现画像标签的落地和应用闭环。 2. 定义画像标签含义及计算逻辑，探索集团内外结构化与非结构化数据，进行落地可行性评估，数据包括但不限于系统数据、埋点日志、文本、外域数据等。 3. 定义画像标签准确度评估方式，包括但不限于通过应用效果评估、一线反馈闭环等方式，持续验证和提升画像标签的准确度。 4. 持续挖掘业务应用场景，协同下游产品、业务，使员工画像数据标签能够得到全面应用。 任职要求 1. 有3年以上在用户画像、员工画像、用户增长营销/运营方向相关工作经验，有过画像分析项目落地经验者优先。 2. 计算机、数学、统计等相关专业本科及以上学历，具备统计/机器学习/深度学习领域的知识和能力基础，有数据科学、大模型相关工作经验者尤佳。 3. 熟悉SQL操作，可以使用python、sql、hive等数据处理工具进行数据分析处理。 4. 具备业务视野和数据敏感度，能够快速熟悉业务领域、敏锐地捕捉业务核心和数据价值。 5. 有良好的信息提炼与整合能力，能熟练制作美观、专业、可读的汇报材料。 6. 具备优秀的沟通和统筹协调能力，对工作有高度的自驱力、责任心、执行力，有强烈的好奇心，乐于接受挑战。

主要职责： 1. 负责媒体业务的大数据平台的建设工作，包括埋点、收集、加工、应用全流程的建设和迭代工作； 2. 负责数仓建设，制定数据规范，完善数据治理，提升数据产出效率和质量； 3. 对接业务方，为业务服务提供高效率、高可用的数据服务/数据产品； 4. 培养团队成员，组织技术分享，促进团队成员进步。 岗位要求 1. 计算机相关专业本科及以上学历，5年以上大数据方向工作经验； 2. 熟悉数据仓库建模，有实际的实时/离线数仓建模经验，具备一定的Java研发能力； 3. 深入了解大数据技术栈，熟悉spark、flink、hive等技术； 4. 熟悉springboot及相关技术； 5. 良好的沟通能力，团队意识以及跨团队协作能力； 6. 有团队管理经验优先。

岗位职责： 1、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为、业务数据； 2、负责并参与方案讨论、技术调研及产品开发，负责相关文档的编写； 3、与团队内部以及需求部门进行有效沟通，跟进项目进度以及解决相关数据问题。 任职要求： 1、本科及以上学历，统计学、应用数学或计算机科学等相关专业背景优先考虑； 2、熟悉互联网行业，了解用户需求，懂用户体验； 3、熟悉数据挖掘、机器学习、人工智能技术，尤其是关联分析、分类预测、协同过滤、聚类分析、回归分析、时间序列分析等常用分析方法，2年以上有数据挖掘、数据产品开发等相关项目经验者优先考虑； 4、至少掌握一门编程语言，熟练使用常用算法和数据结构，有较强的实现能力，能熟练使用R语言、Python者优先考虑； 5、具备责任心和良好的团队协作精神，乐于沟通交流和分享，充满激情，乐于接受挑战

工作职责： 1、负责信息流/厂商等渠道的投放策略输出工作，并基于对广告效果数据监控和分析优化，不断完善投放策略，提升效率，降低成本； 2、能根据公司不同阶段独立提供投放策略建议及落地方案，并全程跟踪监控； 3、对投放平台的政策及流量玩法，对新玩法功能敏感，并能快速付诸实践，并产出最终的测试反馈； 4、对信息流RTA、归因等功能均有深入了解，知道如何精准提供策略支持； 5、擅长沟通，能协调各部门合作，和产品、技术、商分均能统筹协作。 任职要求： 1、*****本科及以上学历，统计、数学、计算机等相关专业，3-5年投放策略相关工作经验； 2、对广告渠道的流量分配原理和投放策略有清晰认知； 3、具备良好的数据分析能力，熟练使用SQL、Python等分析语言，熟练使用tableau等常用分析工具； 4、具备良好的沟通能力及抗压能力。

岗位职责 1、负责数据类项目实施方案编写； 2、负责项目实施过程中项目进度的管理，并定期给甲方及公司汇报； 3、负责项目现场的沟通协调； 4、项目组人员的工作安排； 5、评估项目中数据库设计、SQL的合理性,并提出改进意见； 6、能够解决项目中常见的技术问题； 7、负责项目验收。 任职要求： 1、具有5年以上项目管理经验； 2、掌握开发信息系统的综合技术知识(硬件、软件、网络、数据库)； 3、掌握主流数据建模工具软件和方法； 4、熟练掌握ORACLE开发技术，熟练掌握PLSQL及存储过程开发，熟悉常用函数，具有ORACLE、Mysq、Postgresql、Mongodb、FastDfs、国产数据库开发经验,有石油石化行业经验者优先； 5、精通传统的数据仓库技术及大数据仓库技术，如hive、Hbase等 6、了解各类非结构化数据库、实时数据库; 7、具有大学本科及以上学历，计算机或相关学科专业。

职责描述：1.建设基于电销场景的业务全链路实时监控看板、可视化数据驾驶舱以及自动预警机制（1）BI数据信息清洗，及时准确提供各类销售报表，并对于输出信息不断优化（2）管理基础信息及共享平台的日常运维，发现异常及时反馈并沟通解决；进行月、季、年的分析总结，并反馈给内部各协助部门（3）跟进业务现状定期制定相应应对计划（4）销售大数据分析，从数据背后发掘业务待优化和提升点2、数据运维监控（1）根据具体业务需要，针对业务运营数据进行分析和深度挖掘，提供有价值的专项分析报告（2）针对业务的属性和模式，有效监控关键指标，及时发现数据问题3、数据运维优化，对店铺运营提出创新的分析观点（1）根据业务部门数据分析、统计工作，搭建电商数据分析指标体系及报表体系，及时优化（2）理解业务方向和战略，建立分析模型，为业务运营提供决策支持4、完成上级安排的需求工作任职要求：1. *****本科及以上学历，数学、统计、计算机、金融等相关专业；211或985优先2. 有2年以上数据分析或BI工作经验，信用卡行业经验优先；3. 至少精通SQL/power bi/Python/SAS其中之一，并能运用上述工具独立完成数据分析工作；4. 精通常用的数据分析方法，能快速的构建问题框架和分析框架；5. 良好的沟通能力和团队协助能力；

岗位职责： 1、数据收集与预处理：数据收集：负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中收集数据，确保数据的全面性和多样性。数据预处理：对数据进行清洗、整理、转换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题，以及将数据转换为适合挖掘的格式。 2、数据挖掘与分析：数据挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对预处理后的数据进行深入分析和挖掘，以发现模式和趋势。这包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等多种方法。数据分析：通过数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，提取有用的信息和知识。这些分析结果可以用于业务预测、市场趋势分析、用户行为研究等多个方面。 3、模型构建与优化：模型构建：根据业务需求和数据特点，选择合适的机器学习算法或深度学习模型，构建数据分析模型。这些模型可以用于分类、预测、推荐等多个场景。模型优化：对构建的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和性能。这包括调整模型参数、选择更合适的算法、优化特征工程等方面。 4、数据可视化与报告：数据可视化：利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将挖掘和分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来。这有助于用户更好地理解数据和分析结果，发现数据中的规律和趋势。报告撰写：撰写数据挖掘和分析报告，向决策者和相关人员解释和说明分析结果，并提出相应的建议和决策支持。这些报告可以包括数据摘要、分析结果、模型性能评估等多个部分。 任职要求： 1、教育程度：计算机、数学、统计学相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验。 3、知识：熟悉常用数据统计、分析和建模方法；熟练掌握各类算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、异常监测等；熟练使用Python、Sql等语言； 熟悉大数据技术栈和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。 4、技能：熟悉数据作业流程，包括指标体系定义、数据清洗ETL、数据分析挖掘、数据可视化与展示；熟悉各种类型的统计方法，比如概率分布、相关性、回归、随机过程等；能够使用机器学习算法建立数学模型；熟悉常用大数据计算引擎flink；熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 5、核心能力素质：分析判断能力、解决问题能力、执行能力、沟通能力、文字能力、抗压能力、业务知识、工作主动性、责任意识、团队协作、严谨细致、服务意识、敬业精神、正直诚信。